Modelo Predictivo basado en Machine Learning y NIRS para la identificación del pH en los arándanos peruanos - Cayhualla Amaro, Liset Mary (2025)
La calidad de los arándanos es un factor importante para el cliente. Lograr aplicar de forma eficiente las herramientas tecnológicas necesarias para evaluar la calidad y madurez de los arándanos tiene beneficios para las industrias y agricultores peruanos que se encargan de cultivarlos. Esta investigación utilizó la metodología CRISP-DM y tuvo como objetivo desarrollar un modelo de predicción para optimizar la evaluación de calidad de los arándanos. Se empleó la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) y técnicas quimiométricas para determinar el indicador de concentración de solidos solubles (SSC) en base a los espectros NIR. Según los resultados obtenidos, el uso de estas técnicas para predecir el indicador de calidad de los arándanos es posible. También se obtuvieron rendimientos aceptables en cuanto a precisión de estos modelos predictivos. Futuras investigaciones podrían abarcar otras técnicas que ayuden a brindar precisiones más altas y así optimizar más el control de la calidad de los productos en las industrias alimentarias.